مجالات الذكاء الاصطناعي

مجالات الذكاء الاصطناعي، إن النظام البيئي للذكاء الاصطناعي (AI) يمر حاليًا بتدفق مستمر من التعلم والتغيير والنمو، هناك فروع مختلفة للذكاء الاصطناعي تُستخدم في العناصر اليومية لتحسين العمليات وإتمامها.

كشفت دراسة استقصائية أجرتها وحدة المعلومات الإقتصادية في 2018 أن كبار التنفيذيين في جميع أنحاء العالم يتوقعون أن يعزز الذكاء الاصطناعي من النمو والإنتاجية والإبتكار وخلق فرص عمل جديدة في بلدانهم وصناعاتهم.

وايضا، يشخص الذكاء الاصطناعي السرطان بسهولة ويقود السيارة ويعرف كيف يتعلم من تلقاء نفسه. لماذا لم تستحوذ الآلات على البشرية حتى الآن؟ إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن هذا الموضوع ومجالات الذكاء الاصطناعي، فتابع القراءة.

فروع الذكاء الاصطناعي واستخداماته

تعلم الآلة (ML).
التعلم العميق.
الشبكات العصبية.
رؤيه الكمبيوتر
معالجه اللغة الطبيعيه
توليد اللغه الطبيعية
المساعديين الرقميين الإفتراضيين
انظمه التوصية
التحليل التنبؤي

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر، يتعامل مع تصميم وبناء أنظمة قادرة على أداء المهام المرتبطة بالذكاء البشري.

عادة، يسمح لك نظام الذكاء الاصطناعي بمعالجة كميات كبيرة من البيانات (البيانات الكبيرة)، وتحديد الأنماط والإتجاهات بطريقة آلية، وإنشاء تنبؤات بدقة. الغرض من هذه العملية هو توليد نتائج دقيقة وتحسين التجربة البشرية.

الذكاء الاصطناعي هو علم واسع للغاية يمكن تطبيقه في عدد لا حصر له من مجالات التعلم. ومع ذلك، فإننا نسعى إلى أن نكون أكثر دقة عند الحديث عن الذكاء الاصطناعي.

الإستخدامات اليوميه للذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة (ML): إنه فرع من حوسبة الذكاء الاصطناعي يعتمد على تدريب خوارزميات التعلم الآلي من خلال البيانات السابقة، بعد وقت تعلم معين، تعمل هذه الخوارزميات على تحسين أدائها وتحقيق هدفها المتمثل في تحسين العملية. تعتمد معظم تقنيات الذكاء الاصطناعي على التعلم الآلي.
التعلم العميق: إنه فرع معقد من ML. يسعى لبناء وتدريب الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة. الهدف من هذه الشبكات هو ترتيب البيانات وتصنيفها وإيجاد الشذوذ في أنماطها.
الشبكات العصبية: هي خوارزميات التعلم الآلي والنماذج الحسابية المصممة لتعمل مثل الخلايا العصبية في الدماغ البشري. يتم تدريبهم على مجموعة محددة من البيانات التي يستخدمونها لتخمين الإجابات على استعلام ما. في حالة حدوث أخطاء، تقوم الشبكات العصبية بضبط عمليتها وتكرارها حتى تنخفض مستويات الخطأ. إنه مشابه للإنحدار الإحصائي.
رؤية الكمبيوتر: هي فرع الذكاء الاصطناعي المسؤول عن تفسير واستخراج المعنى من العناصر المرئية في العالم الحقيقي، مثل الأحرف المطبوعة والوجوه والأشياء. إنه الأساس للعديد من الإبتكارات الواعدة مثل السيارات بدون سائق والمتاجر التي لا تحتاج إلى كاشير.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي تشير إلى قدرة الآلات على فهم الكلمات المنطوقة والمطبوعة في لغة الإنسان، على عكس الكمبيوتر الذي يفهم لغات البرمجة. تُستخدم هذه التقنية في روبوتات المحادثه والمساعدات الرقمية الإفتراضية وفي محركات البحث لتصفية البريد العشوائي.
توليد اللغة الطبيعية (NLG): يشير توليد اللغة الطبيعية إلى قدرة الكمبيوتر على اتخاذ القرار بشأن كيفية فهم مفهوم معين وترجمته إلى كلمات. تُستخدم هذه التقنية على نطاق واسع في العمليات اليدوية لتحليل البيانات.
الشات بوت: إنه برنامج كمبيوتر يستخدم مجموعة من القواعد لإجراء محادثة مع إنسان من خلال واجهة عبر الإنترنت. تُدار روبوتات المحادثة بشكل متزايد بواسطة الذكاء الاصطناعي وتستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) و NLG لتقليد المحادثة البشرية.
المساعدين الرقميين الإفتراضيين: المساعدون الرقميون الإفتراضيون هم نسخة أكثر تعقيدًا من روبوتات المحادثه، يمكنهم تنظيم المعلومات وتخزينها وإنشاءها بناءً على موقع المستخدم، ويمكنهم الرد على الإستفسارات الصوتية أو النصية. بعض الأمثلة هي Apple’s Siri و Google Assistant و Amazon’s Alexa و Microsoft Cortana.

أنظمة التوصية: يتم تشغيل أنظمة التوصية بواسطة تقنيات الذكاء الاصطناعي، إنها أنظمة تصفية المعلومات التي يمكنها التنبؤ تلقائيًا بتفضيلات المستخدم وإنشاء ردود على الإستفسارات بناءً على السلوك السابق، بعض الأمثلة هي خوارزمية Amazon “التي يتم شراؤها معًا بشكل متكرر”، وخوارزمية CineMatch من Netflix، والخوارزميات المستخدمة بواسطة الشبكات الإجتماعية للعثور على روابط بين الأشخاص والبيانات.

التحليل التنبؤي: التحليلات التنبؤية عبارة عن برنامج يستخدم مجموعة من علوم البيانات والإحصاءات وتقنيات الذكاء الاصطناعي، لتحليل مجموعات البيانات غير المهيكلة وإكتشاف الأنماط والعلاقات واستخدامها لعمل تنبؤات حول النتائج المستقبلية المحتملة.

التعامل مع الذكاء الاصطناعي

من الواضح أن هناك العديد من المتغيرات لتطبيق هذه التكنولوجيا، يمكن أن تعبر مجالات عملهم عن التسويق الرقمي والعلوم والطب والبيئة، حتى في التخصصات الإجتماعية مثل الأنثروبولوجيا وعلم الإجتماع، مع تقدم المعرفة العلمية وتوليدها، زادت فرص الإستخدام التي سيوفرها الذكاء الاصطناعي.

من المهم أن تضع نفسك كشركة تنافسية وأن تبدأ في استخدام هذا النظام لتوليد قيمة مضافة أكبر لعملائك وعملياتك.

وفي القرن العشرين، كان الذكاء الاصطناعي أحد الموضوعات الرئيسية لقصص وكتب الخيال. في عام 2022، لم يعد معظم الناس على دراية بمجالات الذكاء الاصطناعي، وبالتالي لم يعودوا يلاحظون كيفية استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية.

إن فرصة تطبيق الذكاء الاصطناعي من أجل التنمية الإقتصادية جعلت التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي من الممكن تحقيق أشياء لم يكن من الممكن تصورها في السابق، يتم تطبيق الحلول التي تتضمن الذكاء الاصطناعي لتسريع العمليات وإدارة الموارد بشكل أكثر فاعلية داخل المؤسسة وإنشاء استجابات أكثر إستنارة وذكية لإحتياجات محددة، في نفس الوقت الذي تتوسع فيه التطبيقات، تنفتح الأدوات بحيث يمكن الوصول إلى هذه التقنيات بشكل متزايد وقابلة للتكيف مع الإستخدامات والسياقات الجديدة.

التحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي

بعض الموارد الرئيسية لتنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي هي الأجهزة والبرمجيات والقدرات التقنية للمؤسسة والبيانات، لذلك البيانات ذات صلة حاسمة لأنها المادة الخام المستخدمة لتدريب الخوارزمية، سيكون لكمية هذه البيانات وجودتها تأثير مباشر على النتائج التي تنتجها الخوارزمية في المستقبل، يعد الوصول إلى هذه البيانات أحد التحديات الأولى التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي، والذي يشير أحيانًا أيضًا إلى الحاجة إلى معالجة الأسئلة حول التأثير الإجتماعي للمشروع والمسؤولية عن مراقبة النتائج.

الآثار الإجتماعية والأخلاقية والفلسفية

أصبح من المهم القلق بشأن المسألة الأخلاقية للآلات لمحاولة ضمان عدم إلحاق أي ضرر بالبشر والكائنات الحية الأخرى وحتى للآلات نفسها وفقًا لبعض التيارات الفكرية، هكذا نشأ مجال واسع من الدراسات يُعرف باسم أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، ذو مظهر حديث نسبيًا، والذي ينقسم عمومًا إلى فرعين: (أخلاقيات الروبوت ) المسؤول عن دراسة تصرفات البشر تجاه الروبوتات، (وأخلاقيات الآلات) المسؤول عن دراسة سلوك الروبوتات تجاه البشر.

كما أن التطور التكنولوجي والعلمي المتسارع للذكاء الاصطناعي الذي حدث في القرن الحادي والعشرين له تأثير كبير على المجالات الأخرى. في الإقتصاد العالمي أثناء الثورة الصناعية الثانية، كانت هناك ظاهرة تُعرف بالبطالة التكنولوجية، والتي تشير إلى الوقت الذي تحل فيه العمليات الصناعية لعمليات الإنتاج واسعة النطاق محل العمالة البشرية. ظاهرة مماثلة يمكن أن تحدث مع الذكاء الاصطناعي، خاصة في العمليات التي تنطوي على الذكاء البشري .

التفكير وحل المشكلات

تم تطوير خوارزميات من قبل الباحثون الأوائل تحاكي التفكير التدريجي الذي يتم استخدامه من قبل البشر عند حل الألغاز أو إجراء استنتاجات منطقية وكان ذلك بحلول أواخر 1981-1990، طورت أبحاث الذكاء الاصطناعي طرقًا للتعامل مع المعلومات غير المؤكدة. أو غير مكتملة، بإستخدام مفاهيم الإحتمال والإقتصاد.

أثبتت هذه الخوارزميات أنها غير كافية لحل مشاكل التفكير الكبيرة لأنها عانت من “انفجار اندماجي”، فقد أصبحت أبطأ بشكل كبير مع نمو المشكلات. وهكذا، استنتج أن البشر نادرًا ما يستخدمون الإستنتاج التدريجي. الخطوة التي اتبعها البحث المبكر في الذكاء الاصطناعي، بدلا من ذلك، يقومون بحل معظم مشاكلهم بإستخدام أحكام سريعة وبديهية.

شاهد أيضاً

حذف الفيروسات من الجهاز

وفي الختام ومن خلال موقع المقالات العربية، نكون قد تحدثنا عن مجالات الذكاء الاصطناعي، وفروع الذكاء الاصطناعي، الإستخدامات اليوميه للذكاء الاصطناعي، التعامل مع الذكاء الاصطناعي، التحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، الآثار الإجتماعية والأخلاقية والفلسفية، والتفكير وحل المشكلات.